Aracılığıyla paylaş


Delta Lake sütun eşlemesi ile sütunları yeniden adlandırma ve silme

Azure Databricks, Delta Lake tabloları için sütun eşlemeyi destekler. Bu, veri dosyalarını yeniden yazmadan sütunları silinmiş veya yeniden adlandırılmış olarak işaretlemek için yalnızca meta veri değişikliklerini etkinleştirir. Ayrıca, kullanıcıların önceki karakter kısıtlamaları nedeniyle sütunları yeniden adlandırmaya gerek kalmadan CSV veya JSON verilerini doğrudan Delta'ya alabilmesi için, kullanıcıların Parquet tarafından izin verilmeyen karakterleri kullanarak Delta tablo sütunlarını adlandırmasına da olanak tanır.

Önemli

Sütun eşlemesi etkinleştirilmiş tablolar yalnızca Databricks Runtime 10.4 LTS ve üzerinde okunabilir.

Sütun eşlemesi etkinleştirilmiş bölümlenmiş tablolar, bölüm dizinleri için sütun adları yerine rastgele önekler kullanır. Bkz. Delta Lake ve Parquet bölümleme stratejilerini paylaşıyor mu?.

Tablolarda sütun eşlemeyi etkinleştirmek, Delta değişiklik veri akışını kullanan aşağı akış işlemlerini bölebilir. Bkz . Sütun eşlemesi etkin tablolar için veri akışı sınırlamalarını değiştirme.

Tablolarda sütun eşlemeyi etkinleştirmek, DLT'nin de dahil olduğu Delta tablolarından kaynak olarak yapılan akış okuma işlemlerini kesebilir. Bkz. Sütun eşleme ve şema değişiklikleriyle akış yapma.

Sütun eşlemesini etkinleştir

Sütun eşlemesi için aşağıdaki Delta protokolleri gerekir:

  • Okuyucu sürüm 2 veya üzeri.
  • Yazıcı sürüm 5 veya üzeri.

Gerekli protokol sürümlerine sahip bir Delta tablosu için, delta.columnMapping.mode'i name olarak ayarlayarak sütun eşlemesini etkinleştirebilirsiniz.

Sütun eşlemesini etkinleştirmek için aşağıdaki komutu kullanabilirsiniz:

  ALTER TABLE <table-name> SET TBLPROPERTIES (
    'delta.columnMapping.mode' = 'name'
  )

Bkz. Sütun eşlemesini devre dışı bırakma.

Sütunu yeniden adlandırma

Not

Databricks Runtime 10.4 LTS ve üzerinde kullanılabilir.

Delta tablosu için sütun eşleme etkinleştirildiğinde sütunu yeniden adlandırabilirsiniz:

ALTER TABLE <table-name> RENAME COLUMN old_col_name TO new_col_name

Daha fazla örnek için bkz . Delta Lake tablo şemasını güncelleştirme.

Sütunları kaldır

Not

Databricks Runtime 11.3 LTS ve üzerinde kullanılabilir.

Delta tablosu için sütun eşleme etkinleştirildiğinde, bir veya daha fazla sütun bırakabilirsiniz:

ALTER TABLE table_name DROP COLUMN col_name
ALTER TABLE table_name DROP COLUMNS (col_name_1, col_name_2, ...)

Daha fazla ayrıntı için Delta Lake tablo şemasını güncelleştirme bölümüne bakın.

Sütun adlarında desteklenen karakterler

Delta tablosu için sütun eşleme etkinleştirildiğinde, tablonun sütun adlarında boşluklar ve şu karakterlerden herhangi birini ekleyebilirsiniz: ,;{}()\n\t=.

Sütun eşlemesi ve şema değişiklikleriyle akış sağlama

Önemli

Bu özellik Databricks Runtime 13.3 LTS ve üzerinde Genel Önizleme aşamasındadır.

Sütun eşlemesi etkin delta tablolarından akışı etkinleştirmek için bir şema izleme konumu sağlayabilirsiniz. Bu, eksiz şema değişikliklerinin bozuk akışlara neden olabileceği bir sorunun üstesinden gelir.

Veri kaynağına karşı yapılan her akış okuma için kendi schemaTrackingLocation'sinin belirtilmiş olması gerekir. Belirtilen schemaTrackingLocation, akış yazma için hedef tabloya ilişkin belirtilen checkpointLocation dizini içinde yer almalıdır.

Not

Birden çok kaynak Delta tablosundaki verileri birleştiren akış iş yükleri için, her kaynak tablo için içinde checkpointLocation benzersiz dizinler belirtmeniz gerekir.

seçeneği schemaTrackingLocation , aşağıdaki kod örneğinde gösterildiği gibi şema izleme yolunu belirtmek için kullanılır:

checkpoint_path = "/path/to/checkpointLocation"

(spark.readStream
  .option("schemaTrackingLocation", checkpoint_path)
  .table("delta_source_table")
  .writeStream
  .option("checkpointLocation", checkpoint_path)
  .toTable("output_table")
)

Sütun eşlemeyi devre dışı bırak

Databricks Runtime 15.3 ve üzeri sürümlerde, bir tablodan DROP FEATURE sütun eşlemesini kaldırmak ve tablo protokollerini düşürmek için komutunu kullanabilirsiniz.

Bkz . Delta tablosu özelliklerini bırakma.